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Questo lavoro presenta un metodo per ottimizzare le prestazioni dei sistemi energetici utilizzando l'Internet delle cose e l'intelligenza artificiale. Il metodo rileva automaticamente i cali di tensione. La correzione dei guasti viene eseguita automaticamente in tempo reale riconfigurando e ricombinando automaticamente gli interruttori nell'intero sistema. Questa tecnica offre un modo semplice per supervisionare le reti elettriche utilizzando i dispositivi SCADA. Per valutare le perdite di potenza e i buchi di tensione (PLVD) sul sistema di distribuzione radiale (RDS), vengono proposti algoritmi di ottimizzazione adattiva a sciame di particelle (APSO). Per studiare la qualità dell'alimentazione del sistema proposto si utilizza il test standard IEEE 33 bus. In base alla riduzione della perdita di potenza e dell'indice di tensione, vengono determinate tre posizioni idonee per l'iniezione di sorgenti fotovoltaiche distribuite (PDS). Il sistema rettifica i guasti, come la deviazione del fattore di potenza (PFD) o l'ombreggiatura parziale delle celle solari, riconfigurando e ricombinando automaticamente i rami del sistema radiale a 33 bus. L'ottimizzazione adattiva dello sciame di particelle (APSO) ha permesso di migliorare il profilo di potenza e ha dimostrato l'affidabilità del metodo proposto.